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針對旅游文本噪聲多、景點多且展示不直觀的問題，提出一種基于概率主題模型的景點一主題模型。模型假設同一篇文檔涉及多個具有相關關系的景點，引入“全局景點”過濾噪聲語義，并利用Cibbs采樣算法估計最大似然函數(shù)的參數(shù)，獲取目的地景點的主題分布。實驗通過對景點主題特征進行聚類，評估聚類效果從而間接評價模型訓練效果，并定性分析“全局景點”對模型的作用。實驗結果表明，該模型對旅游文本的建模效果優(yōu)于基準算法TF-IDF與隱含狄利克雷分布（ LDA），且“全局景點”的引入對建模效果有明顯的改善作用。最后通過景點關聯(lián)圖的方式對實驗結果進行可視化展示。
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